由于AI被视为下一个科技革命，过去一年掀起来了一股的热潮，不仅来自科技巨子，也呈现了浩瀚在该领域的创新创业企业，以及国家政策支持下，将有助于开拓出全新的人机交互模式，可以说让人工智能以的办法入侵着我们的天下。在未来人工智能会在所有的领域彻底改变人类，乃至可以说：谁能在人工智能领域取得打破，意味着谁就赢得未来，也预示着人工智能迎来好时期，逐渐从科幻、科研进入人们生活当中。
你很快就会把稳到，险些所有来自技能领域的东西都或多或少涉及人工智能或机器学习。而他们谈论人工智能的办法，听起来险些像是在宣扬：人工智能可以办理所有需求! 虽然我们确实可以利用人工智能技能做出很多事情，但我们没有理解“智能”这个词的全部含义。智力意味着一个别系，在这个别系中，人类可以进行创造性的对话——一个拥有想法并能发展新想法的系统。也便是说目前对该技能的炒作可能已经超过了其真正的潜力，但安全性方面的可能运用无疑是非常可靠、令人愉快的。
当许多人在提示您评论辩论安全性中的AI时会自动想到面部识别，但事实是它的真正代价在于其他地方。机器学习是AI的一个子集，可以帮助监控技能达到很高的准确性，并为中间商创造了更好的商机。且如今人工智能在算法与芯片领域的成熟及本钱的低落，使得智能监控的商业化落地更加快速地遍及，同时智能监控市场在寻求差异化竞争形成了百花齐放的形势。
检测精度
从历史上看，利用视频剖析天生警报的监视运用程序的紧张关注点是，它们可能无法将人类与例如某种野生生物区分开来，这样便会产生虚假警报，摧残浪费蹂躏了韶光和资源。但是机器学习可以帮助并应对这个寻衅，由于它可以预先校准系统以检测实际威胁并忽略虚假威胁。在大多数基于安全性的运用程序中，用户仅想识别一个人或车辆，这两者都可能代表安全威胁。当它为视频剖析供应支持时，机器学习工具使开拓职员可以指示算法选择特定的特色和工具。更高的精度意味着监视职员的韶光不会摧残浪费蹂躏在由物体或环境颠簸引起的不必要的警报，这意味着他们的生产率和把稳力范围得到了提高，并且绩效得到了改进。
同样确定的是触发故意义的警报的能力是如何在确保周边安全方面带来现实利益。启用了机器学习的剖析可以实时检测可疑事宜，通过授权员工主动办理当前事宜，而不是审查过去的事宜，从而极大地改进了举动步伐保护。
人与机器
只管AI和自动化之类的技能对公司的运作办法产生了革命化的影响(使他们以更少的钱做更多的事)，但企业领导者却自欺欺人，他们认为他们很快就能完备肃清对工人的需求并减少干系本钱。当然，我们越来越依赖于机器来实行手动任务，乃至为我们做出例如确定监视摄像机前面的形状是人还是树枝的这种小决定。但是，在安全这样的部门中，企业的生存或有时乃至是人们的生命受到威胁，人力投入的代价仍旧是不可动摇的。
毫无疑问，机器学习对监视团队(事情过度和职员不敷)将有很大的帮助，由于它可以过滤掉潜在的警报，阻挡那些不符合标准的警报(由于他们不是人或车辆) 。当然，这使事情职员只有极少数的非常情形须要辨认。但是，当警报涌现时，评估警报的任务仍旧在于他们。比方说人脸可以通过扮装、整容等办法进行伪装，可能无法识别；也有可能通过照片等图像，而非本人实际面部识别通过，有较大安全隐患；以及来访职员是快递员还是小偷？下一步该怎么做？这些都是人工智能无法鉴别的，是人类聪慧永久比人工智能更有代价的地方。
来源：中国机床网 http://www.machine35.com/news-2020-34678.html